PSO-LSSVM在煤体瓦斯渗透率预测中的应用优化

本文主要探讨了煤体瓦斯渗透率的预测问题，针对这一关键的地质工程问题，研究者邵良杉和马寒在《煤田地质与勘探》杂志2015年第43卷第4期上发表了一篇名为"煤体瓦斯渗透率的PSO-LSSVM预测模型"的文章。他们基于现有的煤体渗透率研究成果，着重分析了影响煤体渗透性的三个重要因素：有效应力、温度和瓦斯压力。这些因素在地下开采过程中对瓦斯的流动和控制至关重要，因此准确预测渗透率对于保障煤矿安全和提高采掘效率具有重要意义。 在该研究中，作者采用了粒子群优化算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合，对模型参数进行优化选择。PSO是一种模拟鸟群搜索行为的全局优化算法，它能有效地搜索到全局最优解，而LSSVM作为一种强大的机器学习工具，擅长处理非线性关系和小样本数据。通过将有效应力、温度、瓦斯压力和抗压强度作为输入特征，以煤体渗透率为预测目标，构建了一个PSO-LSSVM模型。 为了验证模型的有效性和准确性，作者对比了PSO-LSSVM模型与BP神经网络和传统的支持向量机(SVM)模型。实验结果表明，PSO-LSSVM模型在预测煤体瓦斯渗透率时，其预测结果与实际值的拟合程度优于其他两种模型，具有更小的预测误差。这表明PSO-LSSVM模型在处理此类问题上展现出更高的预测精度。 这项研究不仅提供了新的预测方法，还对煤炭行业的实践应用具有指导意义。通过精确的煤体瓦斯渗透率预测，可以优化采掘策略，降低瓦斯事故的风险，提高能源开采的经济效益。此外，这种方法也为其他领域的复杂参数预测提供了有益的参考，特别是在参数敏感度高的工程问题中，PSO-LSSVM的集成可能成为一种有效的解决方案。